Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.creator | Lima, Helen de Cássia Sousa da Costa | - |
Autor(es): dc.creator | Otero, Fernando Esteban Barril | - |
Autor(es): dc.creator | Merschmann, Luiz Henrique de Campos | - |
Autor(es): dc.creator | Souza, Marcone Jamilson Freitas | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:43:44Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:43:44Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15458 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3112396 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1022666 | - |
Descrição: dc.description | Feature selection is a widespread preprocessing step in the data mining field. One of its purposes is to reduce the number of original dataset features to improve a predictive model’s performance. Despite the benefits of feature selection for the classification task, to the best of our knowledge, few studies in the literature address feature selection for the hierarchical classification context. This paper proposes a novel feature selection method based on the general variable neighborhood search metaheuristic, combining a filter and a wrapper step, wherein a global model hierarchical classifier evaluates feature subsets. We used twelve datasets from the proteins and images domains to perform computational experiments to validate the effect of the proposed algorithm on classification performance when using two global hierarchical classifiers proposed in the literature. Statistical tests showed that using our method for feature selection led to predictive performances that were consistently better than or equivalent to that obtained by using all features with the benefit of reducing the number of features needed, which justifies its efficiency for the hierarchical classification scenario. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | aberto | - |
Direitos: dc.rights | This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. For more information, see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Fonte: o PDF do artigo. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hierarchical single-label classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | Variable neighborhood search | - |
Palavras-chave: dc.subject | Filter | - |
Palavras-chave: dc.subject | Wrapper | - |
Título: dc.title | A novel hybrid feature selection algorithm for hierarchical classification. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: